，

C即分子具有特定活性的浓度；

P即脂水分配系数；

δ即电子效应参数；

ES即Taft立体参数。

二维定量构效关系20世纪90年代以来，药物设计技术得到飞快的提升，并且计算机技术也发展迅猛，计算机图形学与QSAR彼此间的维系，加速了3D-QSAR这一新领域的研究。

3D-QSAR探究的是药物分子与靶点结合时空间结构的相互作用关系。其与传统的Hansch分析方法不同，3D-QSAR考虑了药物三维结构信息，因此能够准确地呈现出药物分子与靶点作用时的真实图像，能够更加深刻地展现生物活性分子与靶点之间的连接原理[16]。与2D-QSAR相比，3D-QSAR具有更为清晰的物理意义，能够提供更多的信息。因此在1980年以后，3D-QSAR渐渐代替了2D-QSAR，作为比较实用的药物设计方法之一而得到广泛运用。经典的3D-QSAR方法有： MSA、DG和CoMFA。目前应用最多的是Cramer在1988年提出的比较分子力场分析法。除了这三种方法，近年来应用于科研工作的还有CoMSIA、SOMFA、Phesudo receptor等。文献综述

2。3 比较分子力场分析法

比较分子力场分析法(Comparative molecular field analysis,  CoMFA)是3D-QSAR研究范畴的一个很大进步。这个方法被提出后不久，就成功作为主流计算机辅助药物设计软件包SYBYL的一个关键部分完成了商业化[14]。因为该方法完全打破了传统2D-QSAR方法的限制。它是Cramer等人在1988年创立的。该方法认为，从分子水平的角度上看，分子活性之间的互相作用关系大都是被非共价键效应所影响的，其中立体和静电场是关键的作用要素。因为有些药物分子作用的靶点相同，甚至与靶点的结合方式也都一样，这就决定了这些药物分子与受体之间的立体场、静电场等会有一些相同[15]。所以在不清楚受体分子空间立体结构的情况下，可以通过考虑药物分子的生物活性。使之成为一个限定，以便于探究药物分子四周的立体静电等不同作用力场的排布。这样一来就能够对药物受体具有的一些性质有一定的预测，又能够通过建立一个有效的模型来设计出新的药物分子，并估计出新药物分子的药效程度。

CoMFA的实施过程分为这几个程序：①确定化合物的活性结构；②分子叠加；③建立网格，计算场效应；④偏最小二乘法分析；⑤得出QSAR方程，体现结构和活性的关系[16]。CoMFA得到结果是以图形的形式展现的，来启示人们怎样合理地对所研究的化合物实施结构优化。不仅可以呈现清晰的图形形式的统计分析结果，而且还能使用它得到数学形式的回归方程，来更加清晰明了的表明分子场和分子生物活性之间的联系[17]。

CoMFA还可用于分析化合物结构-毒性关系、环境分析等多个领域。由于它自身具有不少的优势，已被非常普遍地用于药物结构与活性之间关系的探究，而且CoMFA与Hansch方法一起应用于3D-QSA时，能够彼此补充，能有助于进行定量构效关系的探究。来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

2。4 比较分子相似因子分析法

比较分子相似因子分析(Comparative molecular similarityindices  analysis, CoMSIA)是在CoMFA基础上的一种扩展，该方法是由Klebe 和Böhm 提出的。这两种方法的根本原理是一样的，CoMSIA 采取了与距离关联的 Gaussian 函数。CoMSIA 引进了其余三种分子场分别是：氢键供体场、疏水场、和氢键受体场[18]。另外三种场的引入能够有效地弥补通过CoMFA方法得到的统计分析结果的不足，使得CoMSIA得到的模型预测结果更加的准确。

CoMSIA和CoMFA建立模型的方法有许多种，在这里使用的是偏最小二乘法(PLS)，这种统计分析法是较多元化的，能够被普遍认可的。检验模型的预测能力也是非常重要的一步，我们常用的就是留一法(LOO)，这个交叉验证方法得到了广泛的使用，这是因为它本身是非常严格准确的